复习机器学习算法:贝叶斯分类器
来源:互联网 发布:小程序绑定域名 编辑:程序博客网 时间:2024/05/14 08:13
朴素贝叶斯算法是寻找一个极大后验假设(MAP),即候选假设的最大后验概率。
如下:
在朴素贝叶斯分类器中,假设样本特征之间是独立的,则有:
计算每个假设的后验概率,选出最大的概率,对应的类别就是样本的分类结果。
优缺点:
对小规模的数据表现很好,适合多分类任务,适合增量式训练。当时,需要样本的特征之间独立性较高,不能有太多的相关性。对输入数据的表达形式很敏感。
还有,当样本中某个特征在该类别中出现次数为0,即P(ai |vj)=0, 导致上式的分子全部为0. 这个时候需要使用m-估计和贝叶斯结合,如下:
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